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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "以下是实现公共空间投影的代码思路：\n",
    "\n",
    "1. **定义线性变换**：对每个模态应用线性变换，得到映射到公共空间的特征。\n",
    "2. **拼接操作**：将每个模态的公共空间特征拼接起来，得到最终的 \\( C_{all} \\)。\n",
    "\n",
    "1. **线性变换**：`self.W_va`, `self.W_vt`, `self.W_ta` 分别对应公式中的不同权重矩阵，它们将模态特征投影到公共空间。\n",
    "2. **拼接操作**：`torch.cat` 实现了公式中的拼接操作（\\(\\parallel\\)），将每个模态的公共特征拼接起来。\n",
    "3. **输出联合特征**：`C_all` 是最终的多模态联合特征。"
   ]
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   "name": "python"
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